Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

AutoDesign: Meta-Harness Optimization for Long-Horizon Agentic Design

AutoDesign：面向长视距智能体设计的元工具优化

Yaxin Luo, Haobin Jiang, Jialv Zou, Xu Huang, Wenhao Yan, Haodong Li, Zhengrong Yue, Jing Li, Xiaofu Chen, Xiaohan Zhao, Jiacheng Liu, Jiacheng Cui, Zhiqiang Shen, Xiaotong Li

机构 * Meituan（美团） ； MBZUAI（Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 AutoDesign是符合人类设计先验的元工具优化框架，以论文转海报生成任务为实例，在PosterBench上性能优于Claude Design，集成其学习的DesignHarness可提升代码智能体性能，且获人类最高偏好。

Comments Tech Report. Code at: https://github.com/Yaxin9Luo/AutoDesign

HumanTracker: Towards Comprehensive and Human-Aligned Motion Tracking Benchmark

HumanTracker：面向全面且与人类对齐的运动跟踪基准

Dairu Liu, Zekun Qi, Jiayu Zeng, Ruixi Yu, Yu Guan, Yintianrun Zhang, Xuchuan Chen, Sikai Liang, Zekai Li, Chenghuai Lin, Xinqiang Yu, Wenyao Zhang, He Wang, Li Yi

机构 * Nankai University（南开大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Galbot ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） 纠错

AI总结 针对人形运动跟踪评估与人类感知不符、基准多样性不足的问题，提出HumanTracker基准及偏好对齐指标HumanScore，该指标可更好预测人类偏好并揭示运动学指标遗漏的接触与稳定性故障。

Comments Accepted to ECCV 2026

SCULPT: Subtractive Composition for 3D Part Generation

SCULPT：用于3D部件生成的减法组合方法

Sikuang Li, Chen Yang, Jiemin Fang, Jiazhong Cen, Yuhe Wei, Jichen Pang, Wei Shen, Qi Tian

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Huawei（华为） 纠错

AI总结 SCULPT是一种3D部件生成框架，通过减法组合方式生成部件，解决了现有方法的边界问题，在PartObjaverse上实现了最优几何性能，还能完成细粒度纹理部件分解。

Comments Project page: https://sculpt-part.github.io/ Code: https://github.com/sculpt-part/SCULPT

Synthetic Persona Pretraining: Alignment from Token Zero

合成角色预训练：从零开始的对齐

Julian Minder, Viktor Moskvoretskii, Raghav Singhal, Difan Jiao, Andy Arditi, Shaobo Cui, Yiderigun Borjigin, Kartik Bali, Stefan Krsteski, Harsh Raj, Huu Nguyen, Jannik Brinkmann, Ashton Anderson, Roland Aydin, Robert West

机构 * EPFL（洛桑联邦理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Northeastern University（东北大学） ； SJTU（上海交通大学） ； Saarland University（萨尔大学） ； Hereon（亥姆霍兹极地与海洋研究中心） ； TUHH（汉堡工业大学） ； Ontocord AI（Ontocord人工智能公司） ； TUC（德累斯顿工业大学） ； DFKI（德国人工智能研究中心） 纠错

AI总结 该研究提出合成角色预训练（SPP），在预训练token零阶段植入助手角色，通过标注反思、预训练及角色绑定，提升模型价值构成遵循度与鲁棒性，降低对齐错误率，证明预训练时角色干预是对齐的有效方法。

HPSD: Hybrid-Policy Self-Distillation for Text-Image-to-Video Diffusion Models

HPSD：用于文本-图像转视频扩散模型的混合策略自蒸馏

Jiazi Bu, Pengyang Ling, Yujie Zhou, Yibin Wang, Yuhang Zang, Xuanlang Dai, Shengyuan Ding, Tianyi Wei, Xiaohang Zhan, Jiaqi Wang, Tong Wu, Dahua Lin, Xingang Pan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（新加坡南洋理工大学S-Lab实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Adobe Research（奥多比研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； CPII under InnoHK（InnoHK下属CPII机构） 纠错

AI总结 本研究提出HPSD混合策略自蒸馏框架，通过让同一TI2V模型在不同条件下分别充当教师与学生，解决现有自蒸馏方法的缺陷，显著提升T2V及TI2V生成性能，强化模型基础生成能力。

Comments Project Website: https://bujiazi.github.io/hpsd.github.io/ Code: https://github.com/Bujiazi/HPSD

LigBench: A Unified and Human-Aligned Benchmark for LLM-based Research Idea Generation

LigBench：面向基于大语言模型的研究创意生成的统一且符合人类偏好的基准

Chenrun Wang, Mingxuan Zhu, Tiancheng Huang, Wenjie Li, Yujie Zhang, Zichen Zhu, Zhiying Zou, Kai Yu, Lu Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institution（上海创新研究院） 纠错

AI总结 该研究针对现有LLM研究创意生成评估零散、缺乏统一标准的问题，提出LigBench基准及PAIR-IQ数据集，实验表明LigBench评估稳定可解释且与专家判断一致性高，PAIR-IQ训练的模型排名准确性和鲁棒性更强

Comments 17 pages

Towards Physics-Faithful Generation of Scientific Diagrams

面向物理保真的科学图表生成

Minghui Zhang, Jinxin Shi, Yifan Chang, Liangliang Zhao, Yuandong Pu, Qian Yu, Ming Hu, Hanxiao Zhang, Yun Gu, Yirong Chen, Yu Qiao, Bo Zhang, Xiangchao Yan, Bin Fu, Yihao Liu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对现有文本到图像生成模型生成的科学图表存在物理错误的问题，提出Princigram生成器，通过结构化物理思维链实现物理保真的科学图表生成，在相关基准上验证了其有效性。

Latent On-Policy Self-Distillation

隐式在线策略自蒸馏

Guibin Zhang, Jiayang Lyu, Ran Sun, Xinlei Yu, Haoyu Zhao, Qibing Ren, Shuicheng Yan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本研究提出隐式在线策略自蒸馏（LOPD），将教师的特权上下文改为端到端可学习，在智能体工具使用和代码生成任务上，以远低于对比方法的rollout预算实现了更优性能。

DiCoR: Decoupled Referent Disambiguation and Contour Recalibration for Efficient Referring Remote Sensing Image Segmentation

DiCoR：用于高效遥感图像指称分割的解耦指称消歧与轮廓重校准方法

Ziyang Gao, Zhizhuo Jiang, Jingjing Chang, Yixin Yang, Yuwen Pan, Yong-Qiang Mao, Yu Liu, Hai-Bao Chen

机构 * School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学信息科学与工程学院） ； College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

AI总结 本文针对遥感图像指称分割的精度与效率平衡问题，提出DiCoR框架，通过解耦指称消歧与轮廓重校准，在三个基准上实现最优精度且效率优于代表性方法。

Decoupled Contrastive Decoding via Expert-Aligned Drafting

基于专家对齐草稿的解耦对比解码

Zhixuan Liu, Zhichen Dong, Yuanfu Wang, Chao Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 针对对比解码成本高的问题，提出解耦对比解码，采用专家对齐轻量级提案生成器与标准投机验证，实现显著加速并降低MMLU提案路径延迟。

Comments 28 pages, 11 figures, 20 tables. Code: https://github.com/chadlzx/dcd

Spatial Memory Agent: Experience-Grounded Procedure Memory for Spatial Intelligence

空间记忆智能体：用于空间智能的基于经验的过程记忆

Haokai Zhang, Yuhang Ding, Yunshu Zhou, Xinze Du, Shengtao Zhang, Zhiyue Zhao, Yuling Xi, Hao Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 该研究提出SMA框架，让冻结VLM智能体无需外部空间工具，通过无参数更新自进化提升空间推理，在多基准和模型上表现最优，提供了空间自进化的实用路径。

Comments Under Review

JailWAM: Jailbreaking World Action Models in Robot Control

JailWAM: 在机器人控制中对World Action Models进行劫持

Hanqing Liu, Songping Wang, Jiahuan Long, Jiacheng Hou, Jialiang Sun, Chao Li, Yang Yang, Wei Peng, Xu Liu, Tingsong Jiang, Yao Mu, Wen Yao

机构 * MoE key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能研究院教育部重点实验室） ； PR Lab, Nanjing University（南京大学PR实验室） ； Defense Innovation Institute, Chinese Academy of Military Science（军事科学院国防创新研究院） 纠错

AI总结 本文提出JailWAM框架，通过三级安全分类体系和三个核心组件，系统评估WAM的安全性，实验表明其能有效暴露物理漏洞，攻击成功率高达84.2%。

PhysMaster: Building an Autonomous AI Physicist for Theoretical and Computational Physics Research

PhysMaster：构建一个自主的AI物理学家用于理论和计算物理学研究

Tingjia Miao, Wenkai Jin, Jinxin Tan, Muhua Zhang, Xianghe Pang, Zexi Liu, Yuwen Du, Tian Jin, Tu Guo, Zhengliang Zhang, Jingkun Liu, Yuelin Hu, Jiejun Zhang, Yunjie Huang, Yuhan Wang, Wenbo Li, Yinuo Gao, Shuo Chen, Rui Ye, Yuzhi Zhang, Linfeng Zhang, Kun Chen, Wei Wang, Weinan E, Siheng Chen

机构 * School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； School of Physics and Astronomy（物理天文学院） ； State Key Laboratory of Dark Matter Physics（暗物质物理国家重点实验室） ； Tsung-Dao Lee Institute（李政道研究所） ； Zhiyuan College（智源学院） ； Institute of Theoretical Physics（理论物理研究所） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； DP Technology（DP技术） 纠错

AI总结 PhysMaster通过结合抽象推理与数值计算，利用LANDAU数据宇宙提升决策可靠性，实现理论与计算物理学研究的自动化与自主发现。

Comments 23 pages, 4 figures

Exploring Instruction Data Quality for Explainable Image Quality Assessment

探索可解释图像质量评估的指令数据质量

Yunhao Li, Sijing Wu, Jun Jia, Kang Fu, Qi Jia, Yucheng Zhu, Wei Sun, Guangtao Zhai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 该研究针对可解释图像质量评估任务，提出Q-Selector数据选择框架，仅用10%训练数据就达到全数据微调的102.1%和103.7%性能，证明指令数据存在冗余。

Curvature-Aware Zeroth-Order Optimization for Memory-Efficient Test-Time Adaptation

面向内存高效测试时适应的曲率感知零阶优化

Junming Zhang, Shuyu Yin, Peilin Liu, Rendong Ying, Fei Wen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文针对零阶测试时适应方法梯度估计方差高的问题，提出CAZO方法，利用损失海森结构优化扰动采样，在降内存开销的同时实现了最优跨域适应性能。

Comments Published in CVPR 2026

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026, pp. 836-846

DaViNCi: A Dataset Towards Outdoor Vision-and-Language Navigation with Continuous Actions and Dynamic Elements

DaViNCi：面向包含连续动作与动态元素的户外视觉语言导航的数据集

Zihao Xie, Pingrui Lai, Yitong Wu, Hua Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出首个同时包含连续动作与动态元素的户外视觉语言导航数据集DaViNCi，通过实验验证其挑战性，为推动户外VLN向更真实环境发展提供实用支撑。

Towards Understanding On-Policy Distillation through the Lens of Test-Time Scaling

从测试时缩放的视角理解在线策略蒸馏

Xinmu Ge, Zizhuo Zhang, Yu Huang, Jianing Zhu, Lin Yuan, Wanli Gu, Weichang Wu, Weiran Huang, Xiaolu Zhang, Bo Han, Jun Zhou, Jiangchao Yao

机构 * Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 该研究从测试时缩放视角分析OPD，发现其主要提升采样效率而非扩展推理能力边界，属于“虚假蒸馏”。

Comments 15 pages, 8 figures

Ripple-Pivot Search: Active Parallel Decoding for Diffusion Large Language Models

波纹枢轴搜索：扩散大语言模型的主动并行解码

Yushi Ye, Xu Chen, Haoyun Jiang, Jinsong Lan, Haihong Tang, Bo Han, Ivor Tsang, Yanfeng Wang, Bo Zheng, Jiangchao Yao

机构 * Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学合作中位数网络创新中心） ； Alibaba Group TMLR Group（阿里巴巴集团TMLR团队） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； A*STAR CFAR and Nanyang Technological University（新加坡科研局计算科学中心和南洋理工大学） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

AI总结 提出RPS方法，利用dLLM解码的波纹效应，在保持生成质量的同时，大幅提升解码速度与准确率，适用于推理及代码生成任务。

Foresight Without Seeing: Latent Futures for World Action Models

无视觉前瞻：面向世界动作模型的潜在未来

Jiakai Huang, Zhongbo Wu, Zheng Zhang, Zihan Wang, Shan You, Tao Huang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ACE Robotics（ACE机器人公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出ForeWAM，一种动力学条件下的直接策略WAM，通过Future-KV和动力学寄存器在无需显式生成未来视频的情况下，使直接策略WAMs兼具高效动作预测与预测动力学暴露能力，在LIBERO和LIBERO-Plus上取得高成功率。

Comments 12 pages, 3 figures

LinearKV: One Cached State Suffices for Position-Independent Caching in Hybrid LLMs

LinearKV：混合大语言模型中与位置无关缓存仅需一个缓存状态

Yirui Liu, Ruoling Qi, Longwen Wang, Xuaner Wu, Jian Chen, Yuxin Jin, Jiawei Shao, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University at Buffalo（纽约州立大学布法罗分校） 纠错

AI总结 LinearKV 是一种无需训练的混合大语言模型与位置无关缓存框架，仅需单个缓存状态初始化，在三类混合模型、三类选择器上均优于或等效于同期的 HYPIC 方案，可大幅提升 LLM 服务效率。

Dual Distribution Estimation for Zero-shot Noisy Test-Time Adaptation with VLMs

基于双分布估计的零样本噪声测试时自适应方法

Wenjie Zhu, Yabin Zhang, Liang Xu, Xin Jin, Wenjun Zeng, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对噪声测试时自适应中分布外异常值问题，提出双分布估计框架，通过无训练的高斯分布建模实现零样本鲁棒自适应。

Comments Accepted by ECCV2026. Project Page:https://zhuwenjie98.github.io/DDE-project-page/

MicroAUNet: Boundary-Enhanced Multi-scale Fusion with Knowledge Distillation for Colonoscopy Polyp Image Segmentation

MicroAUNet：结合知识蒸馏的边界增强多尺度融合用于结肠镜息肉图像分割

Ziyi Wang, Yuanmei Zhang, Baoying Ye, Yimei Jiang, Leilei Gu, Suncheng Xiang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

AI总结 本文针对结肠镜息肉分割模型边界模糊或复杂度高的问题，提出轻量型MicroAUNet，结合深度可分离空洞卷积与通道-空间注意力块，辅以渐进式两阶段知识蒸馏，在低复杂度下实现先进分割准确率，适用于实时临床应用。

Comments Accepted to MedVidU @ ECCV 2026

Every Packet Counts: Dispersing Information for Loss-Resilient Learned Image Compression

每个数据包都重要：面向抗丢包的学习型图像压缩的信息分散方法

Yuhang Wei, Chuqin Zhou, Yibo Shi, Jing Wang, Guo Lu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） ； Central Media Technology Institute（中央媒体技术研究院） 纠错

AI总结 本文针对学习型图像压缩的抗丢包问题，提出ICR、ICG机制及双层双分支自回归结构，实验显示其在丢包场景下的重建质量和稳定性均优于现有方法，且可泛化到突发丢包场景。

Comments 16 pages, 12 figures, 8 tables. Joint first authors: Yuhang Wei and Chuqin Zhou. Corresponding author: Guo Lu. To appear in Proceedings of the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26), November 10-14, 2026, Rio de Janeiro, Brazil

R4DSG: Relative 4D Scene Graph Memory for Object-Centric Question Answering in Long Egocentric Video

R4DSG：面向长时序自我中心视频中以对象为中心的问答的相对4D场景图记忆

Ke Ma, Yamin Mao, Weiming Li, Shuai Tan, Yijie Zhong, Hao Chen, Haofen Wang, Meng Wang

机构 * Samsung R&D Institute China - Beijing（三星中国研发研究院（北京）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 该研究提出R4DSG，一种面向长时序自我中心视频的相对4D场景图记忆，在EgoLifeQA数据集的对象相关问答任务中，较EgoRAG-Text取得显著性能提升，可作为可穿戴助手等的实用记忆载体。

Comments 10 pages, 3 figures, ACM Multimedia 2026, egocentric video; 3D scene graph; temporal memory; graph retrieval; object-state reasoning; multimodal question answering

FedCGR: Federated Cross-Domain Generative Recommendation

FedCGR：联邦跨域生成式推荐

Zhuodong Liu, Hugen Lv, Xiangyu Li, Bohan Guo, Peiyu Hu

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Malaya（马来亚大学） 纠错

AI总结 针对联邦跨域推荐的物品空间对齐难题，提出FedCGR框架，通过稳定语义物品语言与可靠性感知接口注入局部协同过滤证据，在六个亚马逊跨域场景中性能优于基线。

Comments Accepted at CIKM 2026. 10 pages, 5 figures, 6 tables

Self-Correcting Long-Horizon Search Agents via Tree-Structured Memory

基于树状记忆的自修正长程搜索智能体

Aijun Yang, Qianxue Guo, Ziyi Huang, Yuxuan Chen, Shiyou Qian, Jian Cao

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出ReTree树状记忆机制，解决LLM搜索智能体的上下文增长与错误推理问题，在四个基准上优于Full-Trajectory ReAct，准确率最高提升25.6个百分点。

DynaPPI: A Large-scale Dynamic Protein Dataset for AI-driven Advances in Protein Interactomics

DynaPPI：面向AI驱动蛋白质互作组学进展的大规模动态蛋白质数据集

Jiabao Wei, Zilong Geng, Yuze Wang, Jianjun Li, Ning Ding, Bowen Zhou, Bing Zhang, Zhiyuan Ma

机构 * BIT（北京理工大学） ； HUST（华中科技大学） ； SJTU（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本研究提出DynaPPI动态蛋白质数据集，填补现有数据集忽略多体结合动态过程的空白，助力扩散模型预测未知蛋白质复合物结构，推动AI驱动的蛋白质互作组学发展。

Comments 9 pages, 1 figure, 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop: AI4Science

MERA: Model Evolution and Routing with Skill Adaptation for Agentic Systems at Scale

MERA：面向大规模智能体系统的技能适配型模型演化与路由

Yuhang Yao, Zeyu Wang, Wanyi Chen, Tongyun Yang, Yuhang Han, Jie Xiao, Chengke Bao, Tianyi Zhao, Lynn Ai, Eric Yang, Tianyu Shi

机构 * Gradient ； Soochow University（苏州大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 MERA以单模型调用为适应单元，通过多轮适配提升小模型能力，结合带验证器回退的成本校准路由，在HumanEval+MBPP、TAU-2等数据集上实现小模型性能提升与成本降低。

Comments Preliminary version in CAIS RL-Eval

ReMMD: Realistic Multilingual Multi-Image Agentic Verification for Multimodal Misinformation Detection

ReMMD: 面向多模态虚假信息检测的现实多语言多图像智能体验证

Chenhao Dang, Dantong Zhu, Jun Yang, Conghui He, Weijia Li

机构 * Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Central South University（中南大学） ； China Electronics Technology Group Corporation 15th Research Institute（中国电子科技集团公司第十五研究所） 纠错

AI总结 提出ReMMD框架，包含多语言多图像基准ReMMDBench和持久记忆验证器ReMMD-Agent，通过原子点分解和可重用证据集实现高效准确的多模态虚假信息检测。

Comments The project is available at https://dang-ai.github.io/ReMMD

TEASR: Training-Efficient Any-Step Diffusion Transformer for Real-World Image Super-Resolution

teasr: 面向真实世界图像超分辨率的训练高效任意步扩散Transformer

Xiang Gao, Chenxin Zhu, Yushun Fang, Qiang Hu, Xiaoyun Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出TEASR框架，通过自对抗蒸馏和时步感知矫正策略，在单一扩散模型中实现任意步采样，无需辅助教师模型，显著提升训练效率并超越现有方法。

Comments Accepted by ECCV26